Moonshine ist eine Reihe von Sprach-zu-Text-Modellen, die für ressourcenbeschränkte Geräte optimiert sind und sich ideal für Echtzeit-Anwendungen auf Geräten eignen, wie z. B. Live-Transkription und Spracherkennung. Auf den in den OpenASR-Ranglisten von HuggingFace verwendeten Testdatensätzen weist Moonshine eine geringere Wortfehlerquote (WER) auf als vergleichbar große OpenAI Whisper-Modelle. Darüber hinaus skaliert der Rechenbedarf von Moonshine mit der Länge des Eingabe-Audios, was bedeutet, dass kürzere Eingaben schneller verarbeitet werden. Dies steht im Gegensatz zu Whisper-Modellen, die alle Eingaben in 30-Sekunden-Blöcken verarbeiten. Moonshine verarbeitet 10-Sekunden-Audiosegmente fünfmal schneller als Whisper bei gleichzeitig gleicher oder besserer WER.